今天又是长者给我们讲小学题目的一天

长者的讲台上又是布满了冰红茶的一天

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正片开始

动态规划

动态规划是个抽象的东西。

接下来的例子小部分可能会比较搞笑

我们先来看一个严肃的例子,来认识一下什么是DP:

斐波那契数列:

大家都知道斐波那契数列是个啥吧

就是这个:    f(0)=0,f(1)=1,f(n)=f(n-1)+f(n-2)

它和DP有什么关系呢?

1.都要有边界条件(这里就是f(0)=0,f(1)=1)

2.都有转移方程(这里的是f(n)=f(n-1)+f(n-2))

3.都有当前状态(这里就是f(n))

这样我们也就总结出来了做DP要注意的东西:

1.定义状态

2.定义边界

3.转移方程

以上也是做DP的步骤。

代码的几种写法:

顺着推,逆着推,记忆化搜索

//以斐波那契数列为例的三种写法
int dfs(int n)
{ if(n==)f[]=;
else if(n==)f[]=;
if(vis[n])return f[n];
vis[n]=true;
f[n]=dfs(n-)+dfs(n-);
return f[n];
}
int main()
{int n,f[];
//逆着推(无优化)
vis[]=;vis[]=;
cin>>n;
f[]=;
f[]=;
for(int i-;i<=n;i++)
f[i]=f[i-]+f[i-];
cout<<f[n]; //顺着推
cin>>n;
f[]=;f[]=;
for(int i=;i<n;i++)
{f[i+]+=f[i];
f[i+]+=f[i];
}
//记忆化搜索
cin>>n;
cout<<dfs(n)<<endl; }

noip的考纲虽然比宇宙还大,但是总会有那么几种常考的东西。

常考DP:

数位DP

树形DP

区间DP

状压DP

其它DP(这个是最常考的)

一.数位DP

  举个栗子

读入两个正整数l,r,求从l到r之间一共有多少个数?

ans=r-l+1

但是只有这么一句不优雅,所以我们要用数位DP做。

ans=[0,r]的数-[0,l]的数

这样我们就把问题转化为求[0,x]区间上的数了。我们先把x的十进制表示出来。

其中X0代表个位,X1代表十位.....以此类推

我们这个题实际上是求满足0<=v<=x的v

我们对v进行相同的操作

如果当v不足n位时,就是有前导0.我们在每一位上填上0~9之间的一个整数,看满足要求的v有多少。我们从高位开始填。那这就会有很多种情况对不对?我们举个例子分析一下

假如我们要填Vn-3,那么按照从高位开始填的顺序,Vn,Vn-1,Vn-2已经填好了。我们把每个Vi和每个Xi比较一下。

我们把这些数分到两边。

①.左边>右边   那Vn-3就随便填了

②.左边<右边   填的Vn-3就必须<=Xn-3,当然这里还有个坑,我们待会程序里讲

我们用f[i][j]表示已经填到了第i位,j表示V的第i-1位及以前是否等于X的i-1位及以前,这种情况下的方案数。(0是不等于,1是等于),ans=f[0][0]+f[0][1]。

转移:对于每个f[i][0],f[i][0]=9*f[i-1][0]+(X(n-i)-1)*f[i-1][1](后面这一部分是指前i-1位都等于,第i位不等于)

f[i][1]=f[i-1][1],因为永远等于x的数不会变

边界:f[n+1][1]=1 因为Vn+1=Xn+1=0

int f[][];
int solve(int x)
{
int z[];
int n;
while(x)
{z[n++]=x%;
x/=;
}
n--;
memset(f,,sizeof(f));//要记住清空以防意外
f[n+][]=;//Xn+1与Vn+1都是0,所以是等于(顶上界)的情况
for(int i=n;i>;i--)
for(int j=;j<=;j++)
{
if(j==)
{
for(int k=;k<=;k++)
f[i][]+=f[i+][j];//把f[i][j]的方案数加到f[i][0]上 (注意不是+9) 用循环的方式加起来方便以后改程序
}
else
{
for(int k=;k<=z[i];k++)
{if(k==z[i])f[i][]+=f[i+][j];//如果顶上界,就加到f[i][1](顶上界的数组)(左边=右边)里面
else f[i][]+=f[i+][j];//如果当前位填的数<z[i],就说明不顶上界,就加到f[i][0]里面
}
}
}
return f[][]+f[][];
}
int main()
{int l,r;
cin>>l>>r;
cout<<solve(r)-solve(l-)<<endl;
}

上面说的顶上界就是Vi=Xi的情况(私下的称呼,懒的改了)

绕了好大一圈解决了一个简单题

数位之和:例如123,数位之和=1+2+3=6

这里把上一个题改一改,再加一个数组记录数位之和即可(i,j的意义不变)

int f[][];//方案数之和,j=0:不顶上界,j=1:顶上界
int g[][];//数位之和
int solve(int x)
{
int z[];
int n;
while(x)
{z[n++]=x%;
x/=;
}
n--;
memset(f,,sizeof(f));
memset(g,,sizeof(g));
f[n+][]=;
g[n+][]=;
for(int i=n;i>;i--)
for(int j=;j<=;j++)
{
if(j==)
{
for(int k=;k<=;k++)//枚举每个要填的数
{f[i][]+=f[i+][j];//每一个方案的后面都+k,那对总的数位之和的贡献就是f[i+1][j](方案数)*k(新填的数)
g[i][]+=g[i+][j]+f[i+][j]*k
}
}
else
{
for(int k=;k<=z[i];k++)
{if(k==z[i])
{f[i][]+=f[i+][j];
g[i][]+=g[i+][j]+f[i+][j]*k;
}
else
{f[i][]+=f[i+][j];
g[i][]+=g[i+][]+f[i+][j]*k;
}
}
}
}
return f[][]+f[][];
}
int main()
{int l,r;
cin>>l>>r;
cout<<solve(r)-solve(l-)<<endl;
}

这个题多了一个限制条件。

多加一个维度肯定能把这题做出来。

-------------------长者

那我们就多加一个维度好了。

状态:因为我们要比较相邻两个数位上的数,又是从高位向低位填写,所以只需要记录当前填的最后一位。

作业1:洛谷P2657windy数(咕咕咕)

树形DP:

我们看一道简单的不行的题

给定一棵有n个点的树,请问这棵树有几个点?

答案是n个点吗?真的是n个点吗?当然是啦

好我们想想这题怎么做

先介绍一下树。

树最上面的点叫根,最下面的点叫叶子结点。

子树:由一个结点向下走,能走到的所有结点构成的树叫以这个结点为根的子树。

有多少个点:以根节点为根的子树的点。f[i]:以i这个点为根的子树的点的个数,这里就要求f[1]。

边界:f[叶子结点]=1

转移:f[p]=f[ls[p]]+f[rs[p]]+1.左儿子+右儿子+1=p结点的子树大小

长者只放了伪代码qwq

对了这个题的答案是n,所以这个题只要读入n,再输出就好辣。

我们来看点有档次的东西

给一个n个点的树,求直径(距离最远的两个点的距离)

首先,每种路径都长这个样子(这里指一个点到另一个点)

我们把它换个方向

是不是顺眼了?这样就符合从一个结点向下走的方向了。

既然每种路径都长这样,那直径一定长这样喽。

从一个点找两种尽量长(最长+次长)的路径拼起来就是以这个点为拐点的最长一条路径。

我们用f[i][0]表示从点i向下走,最长的路径长度,f[i][1]表示从点i向下走,次长路径的长度。

状态转移便是选择儿子。

f[p][0]=max{f[p1][0],f[p2][0]...f[pk][0]}+1求最大值:必定走儿子中路线最长的那个,再加上1(用一 步到达儿子)

f[p][1]:假如我们刚才选了pi,f[p][1]=max{f[p1][0],...(把f[pi][0],f[pi][1]去掉)}+1

ans=f[1][0]+f[1][1];

状压DP

状压就是状态压缩。

为什么要状态压缩呢?

看个例子:

给n个点,坐标分别为(x1,y1),(x2,y2).........(xn,yn)(这不是个图,你可以乱走)一个人在一号点,从1号点出发,把剩下的点至少走一次,使走过的路径最短(TSP问题(中文:旅行商问题))

经典的Np-hard问题(最快也是2^n级别)

1.每个点只去一次

2.最短就是走线段

假如我们已经走了1,2,5

3,4,6每个点都可行。(只是不一定最短)

这里每个走过/没走过都是集合,so我们怎么表是成数组下标?

这里就是状态压缩了(集合--->数)。用二进制即可完成。

构造n位(元素的个数)二进制数,每位用0/1来表示某个元素是否在集合里。(0为不在,1为在)

例如这个二进制数与{1,4,5}等价.

TSP问题:f[s][i],s为n位二进制数,(已经走过的点所对应的集合)已经走过s里的所有点,现在停留在i点的最小距离。

边界:f[1][1]=0.

枚举要走的点j。(要保证j不属于s这个集合)

--->f[ { s∪j } ][ j ]=f[ s ][ j ]+dis[ i ][ j ](从点i走到点j)

转移:实际上是把走过的点的元素变多==>把二进制上的0不断边1==>s变大

所以按s从小到大枚举

 //状压dp
int n,f[],x[],y[];
double dis(int x,int y)//算距离
{
return sqrt((x[x]-x[y])*(x[x]-x[y])+(y[x]-y[y])*(y[x]-y[y]));
}
double f[<<maxn][maxn];//s表示一个集合转换成二进制数,一个n个点,所以最大为2^n
int main()
{cin>>n;
for(int i=;i<n;i++)//0~n-1方便二进制
cin>>x[i]>>y[i];
for(int i=;i<(<<n);i++)
for(int j=;j<n;j++)
f[i][j]=1e+;
f[][]=;//为了对应二进制,起点变为0
for(int s=;i<(<<n);s++)//枚举全部可能的点的集合
{for(int i=;i<n;i++)//枚举停留点,要注意is是否在s里面
{if((s>>i)&)//判断也就是s的第i位是否是1
{for(j=;j<n;j++)//枚举要走哪个点
if(((s>>j)&)==)//j不能走过
f[s|(<<j)][j]=min(f[s|(<<j)][j],f[s][i]+dis(i,j));
//f的第一维就是把j放到s集合里。
}
}
}
//最后枚举所有可能停的点中最小的一个
double ans=1e+;
for(int i=;i<n;i++)
ans=min(ans,f[(<<n)-][i]);//n个1组成的所有的数:2^n-1
cout<<ans<<endl;
}

说点数据范围的事儿

n<=20(22):状压        n<=12:O(n!)    n<=32(50)直接放弃 (来自长者的建议)       n<=100:n^3(Floyd,区间)   n<=1000:O(n^2)        n<=10^5:数据结构   n<=10^6:O(n)                    n>10^6:O(1)/O(log n)

区间DP:

合并石子:有n堆石子,可以合并相邻两堆。合并代价是这两堆的数目之和。把n堆石头合并为一堆,求最小代价。

把相邻的两堆合为一堆:区间dp

区间dp形式:f[l][r]代表把第l堆石子到第r堆石子合并为一堆的最小代价,求f[1][n]

边界:f[i][i]=0

转移:因为最后一次合并,一定是把某堆和另一堆合并为一堆。合并时不改变原来石头的顺序,所以合并的那两堆一定对应某个分界线,如下图:

左边那一堆:f[l][p],右边那一堆:f[p+1][r].

so f[l][r]=min(f[l][p]+f[p+1][r]+sum[l][r])注意别忘加黄色部分。(区间和)这里我们枚举p)

 int f[][];
int main()
{int n,z[];
cin>>n;
for(int i=;i<=n;i++)
cin>>z[i];
make_sum();
memset(f,0x3f,sizeof(f));//将f数组初始化为非常大的数 (最好不用0x7f,因为两个加起来爆int)
for(int i=;i<=n;i++)
f[i][i]=;//只有一堆:代价为0
//我们需要枚举左端点,右端点,断点
for(int l=;l<=n;l++)
for(int r=l+;r<=n;r++)//r从l+1开始,因为r=l算完了
for(int p=l;p<r;p++)
f[l][r]=min(f[l][r],f[l][p]+f[p+][r]+sum[l][r]);//sum[l][r]用前缀和算一下
//好了上面的那段是错的,但是为什么?
//问题在于执行顺序。在算f[1][r]时f[2][r],f[3][r]....都没有算过
//每一个大区间都由两个小区间得来,所以我们在最外层枚举区间长度
for(int len=;len<=n;len++)
for(int l=;r=len;r<=n;l++,r++)//区间整体向右移动
for(int p=l;p<r;p++)
f[l][r]=min(f[l][r],f[l][p]+f[p+][r]+sum[l][r]);
cout<<f[][n];
//复杂度O(n^3),so n也就最多200多
}

如果我们把这n堆弄成个环,改怎么弄呢

a1,an 相邻处理方法:

ans=min(f[1][n],f[2][n+1])

但是a1,a2就不相邻了.....

考虑考虑,全部加完之后:

最终答案ans=min(f[i][n+i-1])

为什么呢?因为把一个环合成一个点,一定会有一条边用不到(合并相当于减少一条边)那我们把那条用不掉的边去掉。这里选择答案的过程就是枚举去掉哪条边

一些普通DP

我们用 f[i][j]:到第i行第j列的方案数

边界: f[1][j]=f[i][1]=1

转移:f[i][j]=f[i-1][j]+f[i][j-1];

小结论:左上角-->右下角

一共n+m-2步,向右走n-1步

每次向下/右下走

权值:路径上所有数的和。要找权值最大的路径的值

f[i][j]:从(1,1)走到(i,j)的最大权值

f[1][1]=a[1][1]

f[i][j]=max(f[i-1][j-1],f[i-1][j])+a[i][j]从左上和正上走过来

改造版:

找到一条路径,使这条路的权值之和在模m之后最大

n,m<=100       数据比较x小---->给大了做不了/m也是个维度

(之前最优解不一定是之后最优解--->加维度)

f[i][j][k]:

1,1到i,j 的权值和mod m=k是否可能存在

因为走到i,j之前的权值之和是k-aij,所以f[i][j][k]=f[i-1][j-1][(k-aij)mod m ] or f[i-1][j][k-aij]

边界:f[1][1][a11%m]=1

ans=最后一行最大的可能的k

f[i]表示以ai结尾的最长上升子序列的长度

枚举i前面的j<i,aj<ai,f[i]=max(f[j])+1

O(n^2)(T掉一半)

数据增强到10^5:用线段树。f[i]=max(f[j])+1(1<=j<i,aj<ai)

假设v=max(a1.........an)

建一棵长度为v的线段树

按值左右划分,所有f[i]<ai(对应的f)的数都在ai左边按照f[i]大小排序

轻松找出fj最大值,+1得到fi,然后修改,利用线段树进行区间询问最大值和单点修改

稍微特殊一点的DP:

背包:背包九讲qwq

01背包: 有n个物品,第i个的价值为wi,体积为vi.有一背包大小为m,在放入的物品体积之和不超过m的情况下,价值之和最大。这是最基本的问题。叫01背包是因为每个物品要么放进背包,要么不放进背包

f[i][j]表示判断完第1到i个物品,占用j体积的最大价值。

f[ i+1 ][ j ](第i+1个物品不放)=f[ i ][ j ]

f[ i+1 ][ j+v[ i+1 ] ](第i+1个物品放)=f[ i ][ j ]+w[ i+1 ]

完全(无穷)背包:有n个物品,第i个的价值为wi,体积为vi.有一背包大小为m,每种物品无数个,问最大权值。

把循环倒过来qwq

策略1:枚举每种用多少个   f[i][j]+x*w[i+1]àf[i+1][j+x*v[i+1]]

复杂度:

策略二:消掉枚举:f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i][j-v[i]]+w[i])

第i个物品选0个     又选了一次第i个物品

告诉每个物体有多少个:直接枚举

一些练习:

用数位DP。

显然要加一维

第三维记录乘积

但是k最大到9^18,总之空间会炸。

k不能为11(1~9的质因子只有2,3,5,7)

k可以写成如下形式:

so,

虽然它有6维,但它不会炸

因为a+b+c+d<=log210^18+log310^18+log510^18+log710^18

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